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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119470390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510047999.3，技术领域涉及：G01N21/65；该发明授权一种基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法是由张怡龙;潘振宇;孙昊浩;陈朋;王海霞;梁荣华设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法，应用于拉曼光谱系统，所述基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法包括：按照预设的第一温度、预设的第一积分时间、预设的第一增益和预设的第一偏置采集得到第一拉曼光谱信号。本基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法通过自动调节模型，自动调节积分时间、偏置和增益，无需手动操作，有效提升了拉曼光谱系统的动态范围和信噪比，使弱拉曼光谱信号更容易被识别，增强了检测灵敏度，也提升了检测的动态范围；并且自动调节模型中通过对宽度模块与深度模块的加权，提升了自动调节模型输出的准确性和灵活性。

本发明授权一种基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法，其特征在于：所述基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法应用于拉曼光谱系统，所述基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法包括：按照预设的第一温度、预设的第一积分时间、预设的第一增益和预设的第一偏置采集得到第一拉曼光谱信号；将第一积分时间、第一温度和第一拉曼光谱信号作出输入特征，输入至训练好的自动调节模型，所述自动调节模型输出使得底噪降低到预设位置的第二积分时间、第二偏置和第二增益；根据第二积分时间、第二偏置和第二增益，采集得到对应的第二拉曼光谱信号；判断第二拉曼光谱信号中是否存在峰值过曝，以及第二积分时间是否小于预设的第一阈值；当第二拉曼光谱信号中存在峰值过曝且第二积分时间小于预设的第一阈值，则降低第二积分时间使得过曝的峰值不过曝，并提取出该不过曝的峰值；将提取出的信号与降低第二积分时间之前的第二拉曼光谱信号中的过曝的峰值左右预设范围内的信号进行替换，形成新的拉曼光谱信号；其中，所述自动调节模型包括自适应权重模块、宽度模块、深度模块和线性层；自动调节模型的输入特征经过自适应权重模块后得到加权后的输入特征，加权后的输入特征并行经过宽度模块和深度模块分别得到各自的输出，将宽度模块的输出和深度模块的输出进行融合，再经过线性层输出得到使得底噪降低到预设位置的第二积分时间、第二偏置和第二增益；所述自动调节模型的输入特征表示为： ；其中，表示第一积分时间，表示第一温度，表示第一拉曼光谱信号，表示转置；所述宽度模块对加权后的输入特征做线性映射，且计算公式如下： ；其中，表示宽度模块的输出，表示宽度模块的权重矩阵，表示宽度模块的偏置向量，表示加权后的输入特征；所述深度模块包括并行的两个嵌入层和隐藏层，加权后的输入特征并行经过两个嵌入层，该两个嵌入层的输出均经过隐藏层后，得到深度模块的输出，所述隐藏层包括依次设置且预设数量的激活层，且隐藏层中各层的计算公式如下： ；其中，表示隐藏层中各层的输出，表示隐藏层中各层的输入，表示ReLU激活函数计算，表示隐藏层中各层的偏置向量，表示隐藏层中各层的权重矩阵；所述将宽度模块的输出和深度模块的输出进行融合，其中进行融合的计算公式如下： ；其中， ； ；其中，表示宽度模块的输出和深度模块的输出进行融合后的特征，表示深度模块的输出，表示融合过程针对宽度模块的权重矩阵，表示融合过程针对深度模块的权重矩阵，表示Sigmoid激活函数计算；所述宽度模块的输出和深度模块的输出进行融合后的特征，再经过线性层输出得到使得底噪降低到预设位置的第二积分时间、第二偏置和第二增益，其中线性层的计算公式如下： ；其中， ；其中，表示线性层的输出，表示线性层的权重矩阵，线性层的表示偏置向量，表示第二积分时间，表示第二偏置，表示第二增益。

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